简介:矿井瓦斯突出的发生是一个非线性系统在时空演化过程中的灾变行为,影响突出的各个基本因素与突出危险性之间存在复杂的非线性映射关系。对于处理这样的非线性时空演变问题,传统的数学方法是有局限性的。为了更好地预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论引入到预测精度高的遗传神经网络,使灰色理论和遗传神经网络有机结合起来,以神经网络理论为基础,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并用其建立瓦斯涌出量的预测新模型。在实验室测试数据的基础上,建立遗传神经网络训练和检验样本集,并且将检验结果分别与标准BP神经网络的预测结果进行比较。
简介:通过研究不同时间(1d、3d、5d、7d)和不同铅浓度(0、5μmol/L、25μmol/L、50μmol/L、100μmol/L、250μmol/L)胁迫下苦草的生理特性及其氮、磷代谢关键酶的变化,探讨了苦草对铅胁迫的响应。结果表明,叶绿素(Chl)质量比和硝酸还原酶(NR)、谷氨酰胺合成酶(GS)和酸性磷酸酶(ACP)活性在低浓度铅胁迫下5d内均有所提高,而在高浓度铅胁迫下,叶绿素质量比呈下降趋势。在试验第7d,各浓度下的酶活性均受到抑制,并且低于对照组。丙二醛(MDA)含量和游离脯氨酸(Fpro)质量比随铅浓度增加呈现先增加后降低的趋势。研究表明,苦草对铅胁迫具有一定的抵抗缓解能力,氮磷代谢关键酶对铅胁迫的响应更为敏感,可以考虑将其作为铅胁迫的响应指标。